Velocità, coerenza, e personalizzazione sono oggi fattori differenzianti che portano i processi IT ad un altro livello. Per raggiungerlo, però, l'infrastruttura IT tradizionale non è più sufficiente: serve un’infrastruttura IT che raccolga e gestisca stream di dati in real-time (Fast Data) e che sia in grado di integrarli con dati storici (Slow Data) in modo tale da darne una rappresentazione organica, unificata e coerente indipendentemente dal luogo, dal momento e dalla tipologia di canale con cui vengono raccolti. Per restare competitive sul mercato, quindi, le organizzazioni non possono più fare affidamento solo su tecnologie, strumenti e modelli classici di analisi dei big data. Infatti, mentre le tradizionali tecniche di ricalcolo in modalità Batch e la memorizzazione delle informazioni in un Data Lake per un'analisi in differita continuano a rimanere un asset fondamentale, crescono, in parallelo, casi d’uso in cui la massima freschezza del dato, il suo aggiornamento immediato, o in un tempo molto breve, risultano essenziali. La velocità di analisi del dato diventa quindi un requisito prioritario, rispetto al volume, per attivare azioni di business davvero efficaci, o per fornire a utenti finali e clienti esperienze d’uso più complete e soddisfacenti per app e servizi, come quelle che fanno leva sull'omnicanalità.